Guide étape par étape pour les études épidémiologiques

Points clés à retenir

Épidémiologie dans la recherche sur l'obésité :

L'épidémiologie joue un rôle essentiel dans l'évaluation des stratégies de prévention et de gestion des maladies. Une recherche efficace commence par une question bien définie, qui soit réalisable, importante et qui contribue au paysage scientifique.

Conception de l'étude et techniques d'échantillonnage :

Consentement éclairé et collecte de données :

Études pilotes et qualité des données :

Au-delà de l'IMC dans la recherche sur l'obésité :

Prochaines étapes et recherches futures

• Améliorer la formation des chercheurs sur le choix des plans d'étude et des méthodes d'échantillonnage appropriés
• Promouvoir l'utilisation d'alternatives à l'IMC pour une évaluation plus précise de l'adiposité et de l'obésité. Voir le Cadre EASO pour le diagnostic, la stadification et la prise en charge de l'obésité chez l'adulte pour en savoir plus sur ce domaine de recherche
• Étudier des stratégies efficaces de recrutement et de fidélisation pour les études à grande échelle.
• Explorer l'intégration du mode de vie et des interventions médicales dans la prise en charge de l'obésité
• Faciliter le développement d'outils standardisés pour une collecte de données cohérente et fiable.

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Bonjour à tous. Bonjour. Bonjour Peter, ravi de vous voir tous, membres du réseau ECN Early Career Network.

Attendons une minute, tout le monde va arriver. Je tiens à remercier encore une fois tous ceux qui se sont joints à nous pour une nouvelle session régulière du centre d'apprentissage en ligne du réseau IASO Early Career Network. Aujourd'hui, nous avons des sujets très intéressants qui seront d'autant plus intéressants, en particulier pour ceux qui souhaitent améliorer leurs compétences et leurs connaissances en matière de recherche épidémiologique.

Ce webinaire comprendra une introduction à l'épidémiologie et à son rôle dans la recherche sur l'obésité, un aperçu des trois principaux types d'études épidémiologiques (études transversales, études de cohorte et études cas-témoins), une présentation des avantages et des limites de chaque type d'étude, des exemples pratiques d'application de cette méthode dans la recherche réelle. Je vous présenterai ensuite avec grand plaisir notre brillant intervenant, mais j'aimerais tout d'abord partager quelques nouvelles. Je tiens à rappeler que la Fondation Novo Nordisk a apporté son soutien à l'IASO pour les activités de développement de l'ECN, y compris cette série de webinaires. La Fondation Novo Nordisk n'a exercé aucune influence sur le contenu.

Je m'appelle Dr Emily Dyatli, je suis membre du conseil d'administration de l'ECN et permettez-moi également de vous présenter ma collègue qui m'accompagne aujourd'hui, Dr Lisa Heiji. Avec Lisa, nous allons également partager quelques liens et informations pertinents pendant la présentation de l'intervenant d'aujourd'hui. Je vous rappelle que le webinaire d'aujourd'hui est enregistré et que l'enregistrement ainsi que tous les liens pertinents seront partagés après l'événement. Je tiens également à rappeler que l'eLearning Hub, qui propose des événements en ligne, et l'IASO ECN encouragent le partage des connaissances et le développement des compétences parmi les étudiants ou les professionnels en début de carrière qui s'intéressent à l'obésité. Vous êtes donc tous les bienvenus pour rejoindre l'ECN.

N'oubliez pas que l'adhésion à l'ECN est gratuite, tout comme ces webinaires, que nous organisons chaque mois. Il y a quelques interruptions pendant l'été et/ou l'hiver, et j'encourage tous les participants à inviter leurs amis et collègues à rejoindre l'ECN. Voici quelques règles concernant le webinaire : il durera 40 à 45 minutes et contiendra des informations très utiles. Les 15 dernières minutes seront consacrées aux questions et réponses. Vous pouvez poser vos questions de deux manières : à la fin, vous pouvez lever la main et allumer votre micro pour poser votre question, mais avant cela, je vous demande de bien vouloir garder vos micros éteints. Vous pouvez également écrire vos questions dans le chat et je les transmettrai à notre intervenant. Avant de présenter notre intervenant, j'aimerais passer la parole à ma collègue Lisa Hagee qui vous donnera quelques informations sur les nouveaux projets que vous pouvez réaliser au sein de l'ECN.

S'il te plaît, Lisa. Merci, Emil. Bonjour à tous, merci d'être là.

Je vais rapidement passer en revue certaines des opportunités offertes aux membres de l'IASO ECN qui pourraient vous intéresser. Notre prochain événement en présentiel sera le Congrès européen annuel sur l'obésité, qui se tiendra cette année à Malaga, en Espagne. Il se tiendra du 11 au 14 novembre 2025 et, comme l'année dernière, les activités de l'ECN se dérouleront tout au long du congrès. Nous disposerons d'un salon ECN, nous vous invitons donc à venir nous rendre visite, à participer à des jeux de réseautage et à écouter certaines des interviews professionnelles qui seront organisées.

Résumés : la première phase de soumission des résumés est désormais terminée, alors félicitations à ceux qui ont déjà envoyé le leur. Un nombre record de 1 000 résumés ont déjà été soumis au congrès, mais il existe une date limite de soumission tardive. Si vous souhaitez encore soumettre un résumé, vous avez jusqu'au 28 février. Préparez-vous donc à respecter cette date limite si vous souhaitez encore participer. Sinon, vous pouvez bien sûr toujours vous inscrire en tant que délégué. Lors du congrès, nous organiserons deux cérémonies de remise de prix spécialisés, dont l'une sera la remise des prix IASO Novo Nordisk Foundation New Investigator Awards, au cours de laquelle les quatre lauréats présenteront leurs recherches dans différents domaines, à savoir la science fondamentale, la recherche clinique, l'obésité infantile et la santé publique. Ces lauréats auront été sélectionnés parmi toutes les candidatures, alors bravo à ceux qui ont soumis leur candidature et j'ai hâte de connaître les résultats.

Nous décernerons également les prix de la meilleure thèse. Ce concours s'adresse aux personnes qui ont obtenu leur doctorat et qui ont remis leur thèse dans le cadre d'une candidature au prix. Les meilleurs candidats seront invités à l'ECO pour présenter leurs recherches dans le cadre d'une session spécialisée. Le gagnant sera sélectionné le jour même. Nous vous invitons donc à assister à ces deux sessions du congrès si vous le pouvez. Tous les membres du conseil d'administration de l'ECN seront présents et animeront les débats. Je suis sûr qu'ilsseront très heureux de vous voir. Nous avons également récemment clôturé et informé les candidats au programme d'échange de l'ECN. C'est la toute première année que nous organisons ce programme, qui offre aux membres de l'ECN la possibilité de visiter des centres de recherche spécialisés pendant trois à cinq jours à travers l'Europe. Si vous avez obtenu une place, sachez qu'il n'y en avait que 10 et qu'il y a eu près de 60 candidatures, donc bravo ! Si vous n'avez pas obtenu de place, ne vous découragez pas, postulez à nouveau l'année prochaine, car nous voulons que le plus grand nombre possible de personnes aient la possibilité de participer au programme d'échange. Continuez donc à postuler.

C'est tout pour le moment. Gardez un œil sur le bulletin qui accompagne les annonces des webinaires. Vous y trouverez différentes opportunités, telles que des postes de doctorat disponibles dans toute l'Europe, ainsi que la rubrique « ECN spotlight », dans laquelle nous interviewons différents membres de l'ECN et découvrons leurs recherches. Je vous redonne la parole, Emil, et je vous remercie encore une fois d'avoir participé à cette session. Merci Lisa. C'est avec grand plaisir que je vous présente enfin notre intervenant.

Veuillez accueillir le Dr Sara Cushkieri, assistante principale, maître de conférences et chercheuse à la Faculté de médecine et de chirurgie de l'Université de Malte et professeure adjointe au Département d'épidémiologie et de biostatistique de l'Université Western au Canada. Le Dr Cushkieri, experte en conception d'études épidémiologiques, nous fournira des informations essentielles sur la conduite d'études épidémiologiques efficaces. Je vous cède la parole, Dr Sara.

Merci beaucoup pour votre aimable présentation. Bonjour à tous, merci de vous joindre à nous. On m'a demandé de vous présenter très brièvement, étape par étape, les sciences épidémiologiques, donc je n'aurai pas vraiment le temps d'entrer dans les détails.

Il est donc établi que je suis médecin, épidémiologiste de profession, titulaire de deux doctorats et, comme indiqué, j'occupe deux postes en plus d'être vice-président de la section des maladies actuelles de l'Association européenne de santé publique. La question fondamentale est donc : qu'est-ce que l'épidémiologie ? Pour ceux qui ne connaissent pas bien le sujet, elle peut être définie de manière générale comme l'étude d'une maladie au sein d'une population. En épidémiologie, nous ne nous intéressons pas à l'individu, mais plutôt à la population, ce qui nous permet d'aborder un sujet lié à la santé.

Le thème de la santé peut désormais couvrir divers sujets, allant des maladies chroniques aux maladies transmissibles, en passant par la surveillance des épidémies, etc. L'un des thèmes relevant du domaine de l'épidémiologie fait actuellement l'objet d'une étude. L'importance de l'épidémiologie est double. Elle consiste d'une part à évaluer les stratégies de prévention des maladies et d'autre part à prendre en charge les patients atteints d'une maladie.

L'épidémiologie peut donc être utilisée dans les deux cas, mais nous ne pouvons mettre en œuvre aucune de ces mesures de gestion ou de prévention sans études épidémiologiques appropriées, et l'élément essentiel de toute étude est de définir une bonne question de recherche. Sans cela, vous ne pouvez pas avancer. Une bonne question de recherche ne consiste pas à se réveiller un matin en se disant « j'ai envie de faire quelque chose, je vais le faire ».

Ce n'est pas la bonne méthode. Pour formuler une bonne question de recherche, il faut parfois plusieurs jours, voire plusieurs mois, afin d'élaborer une question stratégique pertinente. En effet, celle-ci doit être importante, réalisable pour vous et pour la littérature scientifique, et doit être étayée par une analyse documentaire.

En d'autres termes, un exemple que je donne à mes étudiants est qu'on ne peut pas se réveiller un matin et dire : « J'aimerais savoir combien de fourmis vivent sur la Lune. » Est-ce faisable ? Peut-être si je travaille pour la NASA, mais sur Terre, ce n'est pas vraiment possible. Est-ce que cela apporte quelque chose au paysage scientifique ? Pas vraiment.

Vous comprenez donc ce que j'entends par faisable, important et scientifique. Maintenant, l'autre question est la suivante : que faire si quelqu'un a déjà étudié le sujet de recherche qui m'intéresse ? Puis-je aller plus loin ? Tout dépend si cette personne a réellement mené ses recherches dans la même localité, avec les mêmes caractéristiques de population que celles que vous souhaitez examiner. C'est là que la revue de la littérature entre en jeu, car une revue de la littérature très approfondie vous permettra de déterminer s'il s'agit réellement d'un créneau ou si vous pouvez apprendre de quelqu'un d'autre. Pouvez-vous aller plus loin ? Une fois que vous avez défini cette question de recherche, en d'autres termes ce que vous souhaitez étudier, vous pouvez passer à la conception de l'étude.

Sans une bonne question de recherche, vous ne pouvez pas déterminer le type d'étude que vous pouvez mener. Elles vont donc de pair et constituent le plus grand obstacle lorsqu'il s'agit de concevoir une étude, car les propositions se mettront en place une fois qu'elles seront bien établies. Quels sont les types d'études existants ? Ils sont globalement divisés en trois catégories, comme vous pouvez le voir à l'écran : descriptives, analytiques et expérimentales.

Parmi les nombreuses méthodes expérimentales, il existe des essais contrôlés randomisés, que je n'aborderai pas dans cette présentation. La raison en est que peu d'entre nous ont l'occasion d'y participer, mais que, quel que soit votre niveau d'études ou votre profession, vous pouvez participer à une ou plusieurs études descriptives ou analytiques au cours de votre carrière universitaire. Les études de cas descriptives, les séries de cas, les enquêtes descriptives et les études écologiques entrent donc dans cette catégorie.

Maintenant, si nous parlons du point de vue de la publication, les études descriptives ont tendance à avoir moins d'importance lorsqu'il s'agit de publier, mais il faut toujours garder à l'esprit que nous ne menons pas une étude dans le seul but de la publier, car c'est une mauvaise mentalité. Nous menons une étude afin d'améliorer les connaissances scientifiques. Ainsi, même si une étude descriptive peut être considérée comme moins susceptible d'être publiée, elle peut tout de même apporter beaucoup à la communauté scientifique.

Exemple concret pour ceux qui ne sont pas familiers avec les études de cas : vous êtes médecin ou professionnel de santé et vous vous occupez d'un patient, par exemple, mais vous développez une complication très rare ou vous êtes confronté à un cas unique et vous pensez qu'en partageant ce cas, vous pouvez aider d'autres personnes dans le monde qui pourraient être confrontées à un cas similaire. Une série de cas est un peu similaire : vous avez accès à un certain nombre de personnes atteintes d'une maladie ou d'un trouble similaire et vous souhaitez évidemment raconter leur histoire sous forme de série de cas, ou vous suivez une personne dans le temps, ce qui peut également constituer une série. Les enquêtes descriptives consistent à répondre à un questionnaire. Je reviendrai très bientôt sur ce sujet plus en détail, mais ce type de questionnaire ne vous donne qu'un résultat descriptif, c'est-à-dire essentiellement des connaissances, des informations, des expériences, ce genre d'enquêtes.

Les études écologiques, pour simplifier, consistent à étudier une sous-catégorie d'individus et à évaluer la relation entre une exposition et un résultat. Par exemple, vous étudiez une population vivant dans une région particulière d'un pays ou présentant des caractéristiques sociodémographiques particulières. Les modèles analytiques sont essentiellement ce que je vais explorer dans les prochaines minutes. Vous allez adopter une approche à la fois descriptive et plus analytique de ces modèles. En d'autres termes, vous pouvez effectuer une analyse statistique et vos résultats seront évidemment un peu plus solides, car vous aurez effectué un certain nombre d'analyses et d'équations statistiques.

Ces études peuvent être classées en trois grandes catégories : les études cas-témoins, les études transversales et les études de cohorte. Ce calendrier vous donne une idée de la manière dont ces modèles d'étude sont liés au temps, et tout cela renvoie à votre question de recherche. Si vous souhaitez étudier, par exemple, l'état de santé à un moment donné, c'est-à-dire un instantané à un moment précis, vous aurez besoin d'une étude transversale. Cependant, si vous souhaitez suivre un individu dans le futur ou remonter dans le temps, le modèle d'étude dont vous aurez besoin est une étude de cohorte.

Permettez-moi de vous présenter une étude de cohorte. Elle commence par une étude transversale, c'est-à-dire un instantané de la situation actuelle, puis vous avancez dans le futur ou dans le passé, selon le cas. Une étude cas-témoins, comme celle présentée dans cette image, commence aujourd'hui et remonte dans le passé. La différence ici est que vous allez avoir deux groupes différents à étudier. Enfin, les ECR sont des études expérimentales. Il y a en réalité beaucoup plus d'éléments qui pourraient entrer dans cette catégorie d'expériences et, comme vous pouvez le voir, elles commencent aujourd'hui et suivent les individus dans le temps, car elles impliquent des interventions.

Commençons par une étude cas-témoins que nous lançons aujourd'hui et dans laquelle nous allons diviser notre population étudiée en deux groupes. Prenons un exemple pour vous donner une idée de ce que nous essayons d'accomplir. Une question de recherche hypothétique serait de savoir si le fait d'avoir été infecté par la COVID-19 conduit au développement d'un diabète de type 2. Notre groupe de cas comprend donc des personnes atteintes de diabète de type 2.

Le groupe témoin est donc composé de personnes qui ne souffrent pas de diabète de type 2, mais il est important que les autres caractéristiques des personnes que vous allez étudier soient similaires. En d'autres termes, si dans le groupe de cas, c'est-à-dire les personnes atteintes de diabète dans cet exemple, il y a 50 hommes et 50 femmes âgés par exemple de 50 à 60 ans, il est important que dans le groupe témoin, vous ayez 50 femmes et 50 hommes âgés de 50 à 60 ans, et que les autres caractéristiques soient également les mêmes dans la mesure du possible, telles que la situation géographique, le statut socio-économique, etc. En d'autres termes, vous étudiez en fait le cas et le groupe témoin, c'est-à-dire le diabète par opposition à l'absence de diabète.

Le reste de la base de référence devrait idéalement être identique. Une fois cela établi, vous remontez dans le temps afin d'examiner, par exemple dans ce cas, s'ils ont été infectés par la COVID-19 ou non. Vous remarquerez que dans chaque cas et chaque groupe témoin, il y aura un nombre x d'individus qui ont été exposés à la maladie ou au facteur de risque que vous étudiez, et d'autres qui ne l'ont pas été.

Une fois cela établi, vous pouvez passer à l'analyse du rapport de cotes. Il s'agit d'une analyse statistique qui permet de mesurer la force du lien, également appelé relation ou association, entre l'exposition et le résultat. Je tiens à souligner que cela vous donnera une probabilité qu'il existe un lien entre, par exemple, la COVID et le diabète de type 2.

Il ne sera pas prouvé à 100% que cela est vrai, cela ne peut être vérifié qu'à l'aide d'une étude de cohorte identifiant les facteurs de risque. Lorsque nous effectuons ce type de statistiques, il est important de recourir à des intervalles de confiance pour les examiner attentivement, car si ces intervalles sont larges, la relation pourrait ne pas être aussi forte que vous le souhaiteriez, même si la valeur p est significative. Étude transversale.

Donc, dans ce type d'étude, nous commençons par votre population cible, quelle qu'elle soit, qu'il s'agisse de l'ensemble de la population d'un pays, d'une région, d'un hôpital ou de tout autre sujet que vous étudiez, et vous allez prélever un échantillon parmi celle-ci. Je vous expliquerai très brièvement le processus d'échantillonnage dans un instant, mais vous ne connaîtrez pas les caractéristiques de cette population. Prenons l'exemple d'une étude sur l'obésité d'une population x et ses déterminants. Une fois ces individus sélectionnés, cette technique d'échantillonnage, comme je l'ai dit, sera expliquée très prochainement, vous commencerez alors à les étudier. Vous leur ferez peut-être passer des questionnaires ou des examens et vous commencerez à les répartir en différents groupes.

Une fois cela fait, vous pouvez, comme vous pouvez le voir, les groupes sont très similaires à la conception de l'étude précédente, vous pouvez également effectuer des contrôles de cas au sein des sous-cohortes que vous avez établies et vous pouvez donc également calculer des rapports de cotes. Quels sont les avantages des études transversales ? J'accorde ici une importance particulière à ce type d'étude, car il s'agit en quelque sorte du type d'étude le plus facile à réaliser, que vous soyez étudiant de premier cycle ou de troisième cycle dans votre carrière. Tout d'abord, elles sont relativement faciles à mener si vous adoptez une approche stratégique pour la collecte des données. Vous pouvez en effet recueillir un grand nombre de variables différentes, ce qui conduira évidemment à un certain nombre de résultats différents. Si nous parlons de publication sur un site, cela signifie également que vous pourriez avoir davantage de publications, mais là encore, celles-ci doivent être de qualité scientifique.

Le point essentiel d'une étude transversale est en fait d'obtenir des prévalences, et j'expliquerai très bientôt comment cela fonctionne, ainsi que l'analyse analytique telle que le rapport de cotes que je viens de mentionner. Elle offre également une plateforme pour mener des recherches plus approfondies dans un domaine particulier, car vous pourriez découvrir un sujet ou un domaine particulier qui nécessite une étude plus approfondie. Comme je l'ai déjà dit, les études transversales, les études tremplins et les études de cohorte devraient constituer votre programme global.

Qu'est-ce que la prévalence ? La prévalence correspond à la fréquence d'une maladie ou d'un trouble particulier. Elle est calculée en divisant le nombre de cas par la population totale étudiée, puis en multipliant le résultat par 100. Lorsque vous menez une étude à grande échelle, vous ne collectez pas les données en une seule journée. La prévalence obtenue est donc ce qu'on appelle une prévalence ponctuelle. Ainsi, si votre site prend, disons, un an pour mener à bien cette étude, il s'agit toujours d'une étude transversale, car votre échantillon, votre population totale, est évidemment ce qu'il est, votre technique d'échantillonnage a été effectuée le premier jour, par exemple, et cela n'a pas changé. Même si vous avez x personnes à contacter, vous menez toujours une étude transversale.

Ce que vous obtiendrez finalement lorsque vous aurez vos résultats, c'est une prévalence périodique. Si vous menez une étude à très petite échelle et que vous avez réussi à collecter vos données en quelques jours ou en une semaine, vous obtiendrez une prévalence ponctuelle. Cela vous donne simplement une idée des résultats potentiels d'une étude transversale.

Ceci est tiré d'une de mes études et, comme vous pouvez le voir, il s'agissait d'une étude nationale dans le cadre de laquelle nous avons examiné la situation de l'obésité à Malte. À l'issue de cette étude, nous avons pu classer les différents individus selon les différentes classifications de l'IMC et les stratifier par sexe. Vous voyez ici les différentes prévalences à ce moment-là. Toute personne qui comprend les études transversales vous dira qu'il n'est pas possible d'analyser les relations causales.

En d'autres termes, ce que nous pouvons constater lors de l'analyse, c'est qu'il existe une relation, un lien entre un aspect et un autre, avec une exposition et un résultat, mais nous ne pouvons pas affirmer que l'un conduit à l'autre. Cela n'est pas possible dans le cadre d'une étude transversale. Nous pouvons comprendre qu'il existe une probabilité qu'il y ait un lien, mais pas que l'un conduit à l'autre.

Cela nécessite une étude de cohorte. Voici maintenant quelques aspects pratiques à prendre en compte si vous envisagez de mener une étude transversale, bien que ceux-ci s'appliquent également à d'autres types d'études en ce qui concerne la participation, le recrutement, la collecte de données et le suivi. La première chose à garder à l'esprit, dès la conception de votre question de recherche, est donc de déterminer qui est votre public cible. Qui souhaitez-vous étudier ? S'agit-il de l'ensemble de la population adulte ? Des enfants peut-être ? S'agit-il de l'ensemble du pays, d'une région particulière ou d'un quartier ? Quelle que soit votre population cible.

Dans le même temps, vous devez bien réfléchir aux critères d'inclusion et d'exclusion, car une fois que vous avez établi le plan de votre étude et votre protocole, vous ne pouvez plus revenir en arrière. Il est donc important d'avoir déterminé qui sera inclus et qui ne le sera pas. Par exemple, si vous étudiez les taux d'adiposité au sein d'une population, il n'est pas vraiment judicieux d'inclure les femmes enceintes, car leur prise de poids n'est évidemment pas due à un tissu adipeux sous-jacent, mais à la croissance du bébé. Il est donc évident qu'elles doivent être exclues.

Il faut donc toujours garder à l'esprit ce type de critères d'inclusion et d'exclusion. L'étape suivante consiste à réfléchir à la manière dont vous allez échantillonner votre population. Comment allez-vous atteindre la population que vous souhaitez étudier ? Tout se résume à savoir si vous avez accès à l'ensemble de la population. Prenons un exemple : si vous souhaitez mener une étude nationale, vous devez avoir accès à l'ensemble de la population vivant dans ce pays.

Cela peut donc se faire soit par le biais d'un registre des passeports, soit par une liste électorale, etc. Si cela n'est pas possible, l'échantillonnage probabiliste n'est pas adapté à votre cas. Il existe un échantillonnage non probabiliste qui pourrait vous convenir davantage.

À titre d'information, la plupart de ces échantillonnages ne seront pas réalisés par vous-même, mais par un statisticien ou un épidémiologiste auquel vous ferez appel. Je vais toutefois vous expliquer très brièvement l'objectif de chacun de ces échantillonnages. Imaginons donc que nous ayons accès à l'ensemble de la population que vous souhaitez étudier.

Vient ensuite la décision concernant la manière dont je vais sélectionner mon échantillon. L'échantillonnage aléatoire simple, comme son nom l'indique, est simple, car il suffit d'entrer toute la liste dans un logiciel qui sélectionnera aléatoirement pour vous un nombre x d'individus. Ce nombre x sera obtenu à l'aide d'un calculateur d'échantillon, que quelqu'un comme un statisticien vous aidera à utiliser.

Je vais simplement vous dire que vous avez besoin d'un calcul d'échantillonnage. Il s'agit donc d'un échantillonnage aléatoire, c'est-à-dire une sélection littéralement aléatoire. Imaginons des centaines d'individus, comme établi par le calcul d'échantillonnage. Dans le cas d'un échantillonnage systématique, vous êtes un peu plus stratégique dans la manière dont vous allez sélectionner vos individus, car vous devez désormais répondre à des critères de recherche.

Imaginons que vous souhaitiez étudier uniquement les femmes. À partir de cette liste représentant l'ensemble de la population, vous avez besoin d'un échantillon composé uniquement de femmes, disons plusieurs centaines. Un échantillonnage stratifié consiste à ajouter d'autres critères à votre échantillonnage. Imaginons que vous souhaitiez non seulement échantillonner par sexe, mais aussi par tranche d'âge, par localité ou peut-être par profession. Vous obtenez alors un échantillonnage plus stratifié, c'est-à-dire un échantillonnage plus précis.

Un échantillonnage par grappes consiste à regrouper l'ensemble de votre population dans une catégorie particulière, par exemple l'âge ou le sexe, puis à prélever des échantillons dans chacune des différentes grappes que vous avez constituées. Il s'agit d'une version simplifiée de la manière dont cela se passe et, comme je l'ai déjà dit, cela nécessite un calcul d'échantillon pour comprendre la taille, c'est-à-dire le nombre de personnes dont vous avez besoin pour obtenir une étude représentative. Si vous n'avez pas accès à ces grands ensembles de données individuelles, ce n'est pas la fin du monde. Vous devez essayer d'obtenir un échantillon par un autre mode, à savoir un échantillonnage non probabiliste.

Il est très important de garder à l'esprit que vous n'obtiendrez pas un échantillon représentatif au niveau national ou régional, et que votre étude ne pourra donc pas être considérée comme représentative de ces individus. Il se peut que vous obteniez de très bonnes réponses et qu'elles soient similaires, vous pouvez alors dire avec une certaine probabilité qu'elles sont représentatives, mais vous ne pouvez pas affirmer qu'elles le sont. Nous voyons ici quatre exemples. L'échantillonnage de commodité serait donc, après avoir discuté du nombre de personnes dont vous avez besoin avec un expert, d'imaginer qu'il ou elle vous dise que vous avez besoin de 50 personnes vivant dans cette zone particulière.

Pour que l'échantillonnage de commodité soit possible, imaginons que vous vous installiez au milieu d'une rue commerçante ou dans un endroit bien en vue et que vous demandiez à la première personne que vous voyez de participer. Elle répond évidemment à vos critères et dès que vous atteignez votre objectif de 100 ou 50 personnes, peu importe le nombre, vous vous arrêtez et vous dites : « Voilà, c'est mon échantillonnage de commodité. En ce qui concerne l'échantillonnage permissif, vous adoptez une approche un peu plus stratégique. Vous installez à nouveau votre stand et vous dites que vous allez recruter les cent premières personnes, par exemple des femmes, qui accepteront de participer, puis vous vous arrêterez. Il s'agit bien sûr d'une version simplifiée de la réalité.

Un échantillonnage par quotas est très similaire, mais vous disposez désormais d'un quota. Imaginons que vous ayez besoin de 5 % d'hommes et de 10 % de personnes d'un certain âge, quel que soit le sujet de votre recherche. Vous fixez donc un quota pour le nombre d'individus dont vous avez besoin dans votre population cible. L'échantillonnage en boule de neige est un peu différent. Dans ce type de technique d'échantillonnage, vous commencez par une personne à qui vous demandez de diffuser votre étude. Cette technique est principalement utilisée sur les réseaux sociaux. Par exemple, vous avez un sondage, un questionnaire, et vous publiez un message sur les réseaux sociaux pour demander à vos abonnés et à vos amis de le partager pour vous et de demander à leurs amis et abonnés de le remplir également.

On parle donc d'échantillonnage, car il s'agit d'un échantillonnage en boule de neige : on commence par une personne, puis cela fait boule de neige. Qu'en est-il des méthodes de recrutement ? Voici quelques conseils. Il existe différentes méthodes pour recruter des personnes, tout dépend de l'objectif que vous poursuivez avec votre question de recherche. Cela peut se faire dans des cliniques ou des hôpitaux, en ligne par e-mail, sur les réseaux sociaux ou auprès de groupes communautaires. Toutes ces méthodes peuvent être utilisées pour envoyer des invitations directes. Vous pouvez même faire de la publicité dans les journaux, sur des sites web et par des affichages publics, ou encore faire appel à des organisations locales ou à des leaders communautaires pour vous aider.

Encore une fois, cela dépend de votre question de recherche. Si vous menez une étude représentative à l'échelle nationale, vous ne pouvez pas vraiment jouer sur cette perspective, car vous devez vous en tenir à l'échantillon que vous obtenez. Mais si vous utilisez spécifiquement l'échantillonnage non probabiliste, vous pouvez employer différentes méthodes de recrutement. En ce qui concerne la collecte de données, vous devez tout d'abord garder à l'esprit que nous pouvons définir de manière générale différents types de modalités de collecte de données : les enquêtes par questionnaire, les questionnaires, les dossiers médicaux et les examens médicaux. Les dossiers médicaux sont en quelque sorte les plus faciles à obtenir, à condition d'obtenir l'autorisation nécessaire, car l'accès aux dossiers médicaux nécessite non seulement le respect de l'éthique, mais aussi la protection des données et le consentement éclairé de la personne concernée. Cependant, comme son nom l'indique, une fois que vous avez obtenu l'autorisation, vouspouvez consulter ces dossiers et obtenir les données dont vous avez besoin. En ce qui concerne les enquêtes par interview, la planification est un peu plus stratégique, car idéalement, vous devez poser aux personnes des questions dites « validées », c'est-à-dire des questions qui ont déjà été utilisées et testées et qui vous donneront des réponses significatives une fois utilisées. Une question ne doit donc jamais être inventée de toutes pièces, mais doit plutôt avoir fait l'objet d'un processus de validation afin de garantir que la personne qui y répondra vous donnera le type de résultat dont vous avez besoin.

Il existe de nombreux questionnaires validés, dont la plupart sont en libre accès. Vous pouvez donc les utiliser à condition de les référencer correctement, qu'ils portent sur différents aspects de la santé ou même au-delà. Il peut arriver que vous vous retrouviez face à un dilemme, car vous avez trouvé x questionnaires que vous pouvez utiliser, mais vous avez peut-être besoin d'ajouter une question pour être sûr. Posez une question spécifique : puis-je le faire ou non, si possible, et pouvez-vous vous en passer sans l'utiliser ? C'est la meilleure solution, mais parfois, nous utilisons au moins une question après l'avoir fait examiner par différents chercheurs afin de nous assurer qu'elle a du sens. Vous pouvez la poser, mais avec prudence, elle ne doit pas vraiment dépasser le nombre de questions. Nous avons malheureusement dû le faire, en particulier pendant la pandémie. Pendant la pandémie, il y avait un problème de questions validées, nous avons donc dû essayer d'utiliser ce qui existait et peut-être ajouter quelques questions spécifiques à cette série de questions à ce moment-là.

En ce qui concerne le mode de diffusion, cela dépend à nouveau, à mon avis, de ce que vous essayez d'accomplir. Ce que j'ai utilisé et essayé de faire faire à mes étudiants, c'est de répondre à un questionnaire mené par un intervieweur. Oui, cela prend du temps, cela nécessite que la personne soit en face à face avec le participant ou le patient, mais cela permet d'obtenir les meilleurs résultats, car vous interrogez la personne et même si elle ne comprend pas la question, vous pouvez lui expliquer dans une certaine mesure sans influencer la personne que vous connaissez, de sorte qu'il n'y a pas de suggestion, vous ne pouvez pas essayer de donner des indices ou d'aider la personne. Il existe tout un processus de formation pour apprendre à mener correctement un entretien, mais une fois que vous maîtrisez cette technique, les informations que vous obtenez sont beaucoup plus précises que si vous utilisez le courrier postal, le courrier électronique, le téléphone ou les réseaux sociaux. La raison en est que, même si les autres moyens sont un peu plus pratiques et plus faciles à utiliser, comme les réseaux sociaux et les e-mails, vous ne pouvez pas être sûr à 100 % que les réponses que vous obtenez sont exactes, que toutes les questions ont été répondues correctement et que la personne a bien compris ce que vous essayez de lui demander, car elle ne peut pas vous poser de questions en retour, contrairement au téléphone. C'est possible, mais soyons honnêtes, combien de personnes seraient prêtes à passer 30 minutes au téléphone pour répondre à un questionnaire ? Pas beaucoup. Il faut donc garder à l'esprit que, même si les enquêtes par entretien sont une très bonne source d'informations, elles peuvent comporter un certain nombre de biais susceptibles d'affecter vos données, notamment le fait qu'elles sont auto-déclarées, donc même si la personne a compris la question, cela ne signifie pas que la réponse est tout à fait correcte, car elle peut se sentir mal à l'aise de vous dire certaines choses, même si vous savez que vous êtes en face d'elle. La réponse peut donc être un peu biaisée, voire erronée, et vous pouvez oublier certains éléments, comme ses antécédents médicaux ou son consentement à la prise de médicaments, et vous n'avez pas une précision de 100 % lorsqu'il s'agit d'une étude de type enquête.

En fait, on peut dire qu'il y a des avantages, oui, car cela permet de préserver l'anonymat. En effet, si vous ne posez aucune question à personne, personne ne connaîtra le contexte, etc. et il est plus facile de procéder à l'analyse des données. Cependant, les inconvénients seraient, comme je l'ai dit, le biais et la subjectivité des données que vous obtenez et, si vous ne menez pas d'entretien, il est évident que vous ne pouvez pas vraiment clarifier les doutes éventuels sur les questions et que les taux de réponse peuvent être faibles, car, soyons honnêtes, si vous recevez un e-mail vous demandant de répondre à un sondage, à moins que vous ne souhaitiez vraiment aider ou que vous aimiez le thème de la question, vous allez probablement l'ignorer, ce qui se traduira par un faible taux de réponse. soyons honnêtes, si vous recevez un e-mail vous demandant de répondre à une enquête, à moins que vous ne souhaitiez vraiment aider ou que vous aimiez le thème de cette question, vous allez probablement l'ignorer, ce qui se traduira par un faible taux de réponse. Malheureusement, cela étant dit, le meilleur type de conception d'étude à employer est l'examen de santé, si votre question de recherche le permet.

Qu'est-ce qu'un examen médical ? Cela signifie que vous allez examiner les participants, mais cela implique également beaucoup de logistique, de planification et de formation pour la personne qui mène l'étude. Prenons un exemple : imaginons que vous souhaitiez évaluer le nombre de personnes dans la communauté qui souffrent de diabète de type 2, d'obésité ou de tout autre type de maladie. C'est donc l'objectif que vous devez vous fixer et vous devez réfléchir à la manière dont vous allez équiper vos participants. Il ne s'agit pas seulement d'envoyer une lettre, de les appeler ou de les inviter à participer à une enquête, mais vous devez désormais disposer d'un endroit où vous vous sentirez à l'aise et où le participant pourra se faire examiner.

L'examen peut consister à prendre la tension artérielle, la taille, le poids, le tour de taille ou même à prélever du sang. Il faut donc garder à l'esprit non seulement l'aspect logistique, c'est-à-dire la planification, mais aussi le lieu où ces examens seront effectués et la manière dont les résultats, tels que les analyses de sang, seront traités dans un délai donné. En effet, une fois que vous avez prélevé du sang, vous ne pouvez pas vraiment le laisser là, il doit être transporté au laboratoire dans un certain délai. Un autre élément à toujours prendre en compte, quel que soit le type d'étude, est la manière dont vous allez saisir les données : allez-vous les écrire à la main ou les saisir directement sur votre ordinateur portable ou votre tablette, quel que soit l'appareil que vous utilisez ? Chacune de ces méthodes a évidemment ses avantages et ses inconvénients. La saisie immédiate sur un ordinateur portable est plus facile, car elle facilite la conversion lors de l'analyse, mais vous devez vous assurer que les erreurs sont réduites au minimum. En fait, le contrôle de la qualité des données est extrêmement important, quel que soit le type d'étude que vous souhaitez mener. Vous devez vous assurer que les données que vous collectez du début à la fin de l'étude sont identiques. Vous devez donc surveiller en permanence la manière dont les données sont collectées, que ce soit sur le terrain ou en ligne, et veiller à ce que les protocoles que vous avez établis le premier jour soient respectés tout au long de l'étude. Sivous effectuez une collecte de données auprès de particuliers ou si d'autres personnes vous aident, il est important que la formation soit continue afin que les enquêteurs, ou toute autre personne chargée de l'examen, soient tous au même niveau. Vous ne pouvez vous permettre aucune variation, car cela affecterait vos résultats.

Lorsque vous passez à la saisie des données, il est essentiel de vérifier qu'il n'y a pas d'erreurs. Si vous disposez d'un questionnaire écrit, par exemple, et que vous effectuez la saisie, il peut évidemment y avoir des erreurs, car nous sommes humains et pouvons commettre tout type d'erreur. Il est donc utile de vérifier, par exemple en prenant des questionnaires au hasard et en les vérifiant. De même, si vous utilisez une plateforme en ligne pour saisir votre enquête ou même vos données collectées lors des examens médicaux, il est important de vous assurer que vous automatisez la vérification des erreurs afin de savoir si vous interrogez une personne sur quelque chose et que les réponses sont déjà définies, de sorte que l'enquêteur n'a plus qu'à choisir la bonne réponse, comme le ferait une autre vérification automatique. Si vous demandez l'âge et que celui-ci est compris entre 18 et 70 ans, une personne ne peut donc écrire qu'un âge compris entre 8 et 70 ans, personne ne peut donc écrire 700, par exemple, en ajoutant un zéro, ce genre de choses.

Quelques conseils : l'étude pilote est extrêmement importante, surtout si vous menez une étude de grande envergure. Vous vous demandez peut-être ce qu'est une étude pilote. Il s'agit essentiellement d'une petite étude qui teste votre méthode. Même si vous avez lu votre méthode et que vous l'avez soumise à plusieurs collègues expérimentés qui vous ont dit qu'elle semblait bonne et qu'elle devrait bien fonctionner, etc., vous devez la tester dans le cadre d'une étude pilote afin de la mettre à l'épreuve auprès d'un petit nombre de participants.pas nécessairement des milliers, cela peut être 15 personnes ou 15, cela dépend de votre échantillon total. C'est essentiel, car ce qui fonctionne sur le papier ne signifie pas que cela fonctionnera réellement sur le terrain. D'après mon expérience personnelle, lorsque j'ai dû mener cette étude, je n'étais pas très enthousiaste, car cela signifiait que j'allais perdre du temps et gaspiller des participants. En effet, une fois qu'un participant a pris part à une étude pilote, vous ne pouvezpas vraiment les utiliser de manière correcte, mais vous savez que vous ne pouvez pas utiliser ces données pour votre étude réelle, c'est-à-dire que vous savez que c'est juste pour l'étude pilote et c'est tout, donc d'une certaine manière, elles sont perdues. Cependant, après l'étude, j'ai réalisé que même si la méthode semblait fonctionner à merveille, les délais pour les rendez-vous étaient trop longs, ce qui nous a valu beaucoup de temps d'attente, ce qui n'est pas vraiment viable. Nous avons également réalisé que les rendez-vous fixés de manière aléatoire parmi la population que nous devions examiner n'étaient pas vraiment efficaces, car les personnes âgées préféraient venir tôt, tandis que les plus jeunes voulaient un rendez-vous plus tardif. Nous avons appris cela après l'étude pilote, donc lorsque nous avons réellement commencé le travail de terrain à grande échelle, nous avons fixé les horaires des rendez-vous de manière stratégique, en fonction de l'âge, car c'est ce qui semblait fonctionner le mieux. Nous avons en effet obtenu de très bons résultats en suivant cette stratégie, et nous ne l'aurions pas su sans l'étude pilote.

Une autre chose qui peut vous aider est d'envoyer des e-mails, des appels ou des SMS de rappel, surtout lorsqu'il s'agit d'examens, car les personnes peuvent vous répondre « oui, je viendrai », « oui, j'accepte votre invitation », mais à l'approche du jour J, elles peuvent oublier ou avoir un imprévu. Il est donc très important de rappeler à la personne de se présenter au rendez-vous et de toujours faire preuve de souplesse, sans être rigide. Si vous dites « oui, c'est l'heure du rendez-vous, à prendre ou à laisser », cela ne fonctionnera pas. Vous savez que si vous avez besoin de personnes et que vous devez vous adapter à elles, il est très important d'être aussi flexible que possible. Organisez votre examen, votre entretien ou tout autre événement dans un lieu pratique. N'attendez pas des personnes vivant dans une région éloignée qu'elles parcourent x kilomètres, à moins que vous ne leur proposiez un moyen de transport. Sinon, facilitez-leur la tâche autant que possible pour vous aider à atteindre vos objectifs d'étude. Comme je l'ai déjà dit, je viens d'un très petit pays où tout le monde vit à proximité les uns des autres, mais je me suis tout de même rendu dans chaque ville, dans un centre de santé local, afin que chaque personne puisse venir facilement passer son examen de santé et participer à l'étude. Cela aide les gens à se sentir plus encouragés s'ils n'ont qu'à marcher quelques pâtés de maisons plutôt que de prendre le bus ou d'utiliser d'autres moyens de transport.

En ce qui concerne les incitations, vous devez faire attention, car tous les comités d'éthique ne vous autoriseront pas à offrir des incitations, en particulier financières, car cela soulève de nombreuses questions éthiques, comme le fait que vous achèteriez en quelque sorte la participation des personnes, etc. Cependant, vous devez toujours vérifier la situation locale. Cependant, offrir une carte-cadeau ou même faire passer un examen médical, ce qui revient en fait à leur offrir un bilan de santé gratuit, est très important. Il est essentiel de leur communiquer les résultats, car ils leur appartiennent, comme leur tension artérielle, etc. Cela permettra d'augmenter les taux de participation.Il est très important de garder cela à l'esprit, mais assurez-vous également d'agir de manière éthique. Le plus important est de ne jamais abandonner. Vous savez, ces choses tournent parfois mal, tout ne se passe pas toujours comme prévu, mais n'abandonnez jamais et vous pouvez toujours demander de l'aide à vos supérieurs s'ils peuvent vous donner un coup de main si nécessaire, car le temps presse.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le sujet, voici une très brève introduction à l'épidémiologie. J'ai d'ailleurs écrit tout un livre à ce sujet. Il s'agit d'un guide destiné à ceux qui hésitent à faire un doctorat. J'ai également écrit un autre livre, et si vous envisagez de publier à nouveau, il y a autre chose. Enfin, si vous êtes post-doctorant et que vous vous intéressez à l'épidémiologie des maladies chroniques, nous recherchons actuellement des boursiers. Je tiens à vous remercier pour votre attention et si vous avez des questions, nous avons bien sûr un peu de temps. Oui, chère Dr Sarah, merci beaucoup pour cette présentation brillante et très intéressante. Je voudrais profiter de l'occasion pour lire les questions que nous avons reçues. En tant que membre de l'EASO, et notamment de l'ECN, nous discutons actuellement du diagnostic de l'obésité au-delà de l'IMC. Nous devons trouver des moyens d'aller au-delà de l'IMC. Comment abordez-vous les limites de l'IMC en tant que mesure de l'adiposité dans les études basées sur la population ? C'est la première question. Comme vous le savez, cette semaine, un article complet a été publié dans The Lancet par un consortium sur ce sujet.C'est une lecture très intéressante et, en fait, nous savions que l'IMC n'était pas parfait, mais il a été utilisé à maintes reprises pour des études épidémiologiques et ils disent eux-mêmes qu'il reste fiable d'une certaine manière. Cependant, ce que nous avons fait, même si nous ne l'avons pas montré, c'est que nous avons utilisé le tour de taille et le rapport taille-hanches pour essayer autant que possible de comprendre le statut réel d'obésité d'un point de vue épidémiologique, idéalement et si vous disposez des ressources nécessaires. Nous faisons en fait une IRM, car cela permet de déterminer cliniquement et épidémiologiquement le degré d'adiposité, mais tout dépend des ressources dont vous disposez, car nous devons être réalistes : tout le monde n'a pas les moyens financiers de faire une IRM. Cependant, comme le souligne également cette récente publication, si vous utilisez le tour de taille ou le rapport taille-hanches, c'est beaucoup mieux que l'IMC. Cependant, lorsque l'étude que je vous ai montrée a été réalisée, le débat n'avait pas encore vraiment commencépas vraiment commencé, mais je suis d'accord avec vous, l'IMC ne devrait pas être la seule mesure que nous utilisons, car c'est certain, et je voudrais également rappeler à tous les participants que l'année dernière, l'EIASO a également publié un nouveau cadre, l'étude dans laquelle nous parlons également de cela, et maintenant, The Lancet fait également quelque chose de similaire.

Une autre question : quels sont les principaux défis à relever dans la conception d'études épidémiologiques visant à étudier l'obésité en tant que maladie chronique ? Il est également très important de souligner à chaque fois qu'il s'agit d'une maladie chronique récidivante, ce qui est une question très intéressante et difficile, car c'est évidemment une situation de type « l'œuf ou la poule » : qu'est-ce qui est venu en premier, ou est-ce que quelque chose d'autre s'est développé en premier, puis est évidemment entré en jeu ? Ilil est très important, lorsque vous concevez votre étude, d'essayer de remonter dans le temps, ce qui signifie que, dans l'idéal, vous devez avoir accès aux dossiers médicaux s'ils sont disponibles. Si le poids, la taille et le tour de taille sont disponibles dans la plupart des cas, ce n'est pas toujours le cas, vous devez donc vous fier à l'historique de la personne, qui, comme nous l'avons dit, est une auto-évaluation, ce qui n'est peut-être pas idéal, il est donc très difficile de savoir comment interpréter ces données. Vous devez définir le protocole, donc votre protocole de conception. Allez-vous prendre en compte l'examen du premier jour et ce qui se passe, afin d'obtenir ce que l'on considère comme des individus en bonne santé, et je sais que c'est entre guillemets, car il faut également définir ce qu'est la bonne santé : est-ce que c'est parce que le poids semble normal, ou avez-vous effectué des analyses sanguines et des examens physiques pour vous assurer que tous les différents paramètres métaboliques sont normaux, puis vous avancez. Idéalement, la réponse à cette question serait une étude de cohorte, donc vous commencez avec des individus plus minces, entre guillemets, et vous avancez dans le temps, puis vous pouvez réellement voir si c'est évidemments'agit d'une maladie chronique. Si vous partez de la situation actuelle, avec une personne présentant une adiposité élevée, il sera un peu plus difficile de déterminer si c'est la cause principale d'une maladie ou non, à moins de mener une enquête approfondie ou d'étudier les antécédents médicaux, etc. Merci beaucoup.

J'ai maintenant une question technique. Je suis médecin praticien, mais ici, cela sera plus intéressant en ce qui concerne le sujet de la causalité inverse dans les études longitudinales. Comment gérez-vous la causalité inverse, en particulier lorsque vous étudiez les effets de l'obésité sur la santé ? J'ai une autre question : avez-vous des exemples dans ce domaine ? Les données issues d'essais cliniques randomisés indiquent que la consommation d'édulcorants n'a aucun effet sur l'adiposité, alors que les études longitudinales indiquent souvent que les édulcorants sont associés à une augmentation de l'adiposité. Commençons par la dernière question. Je ne me suis jamais intéressé aux édulcorants, je ne peux donc pas vraiment répondre à cette question. Je n'ai mené aucune recherche dans ce domaine, je ne suis donc pas la personne la plus indiquée pour répondre à cette question. En ce qui concerne la causalité inverse, c'est encore une fois une boîte de Pandore. Comme je l'ai dit précédemment, il est très difficile de dire ce qui a un effet et ce quin'est pas idéal, comme je l'ai déjà dit, et il est très difficile d'éviter tous les aspects. Il faut partir d'un âge précoce, où il n'y a idéalement aucun problème de santé, et voir ce qui va se passer, car une fois qu'une maladie métabolique, comme l'obésité ou toute autre maladie actuellement étudiée, s'installe, il est très difficile de déterminer si c'est l'œuf ou la poule qui est venu en premier, c'est-à-dire la causalité inverse, etc. Je trouve donc que la meilleure façon de procéder est d'être très précis dès le départ, en définissant ce que vous considérez comme le point de départ et ce que vous recherchez, mais il n'y a pas de méthode unique pour déterminer la bonne façon de procéder, c'est très difficile à faire. En fait, c'est toujours une limite de toute étude que nous menons, vous savez, vous ne pouvez pas l'éliminer, mais la meilleure façon de procéder est de définir votre point de départ, vous savez, qui est votre population initiale, ce que vous recherchez vraiment, et de faire de votre mieux, vous savez, en prenant un bon nombre de variables parmi celles que vous étudiez et en essayant de compenser cela. Ce sera difficile, il n'y a pas de solution miracle, vous savez, et je pense que le temps presse, nous allons prendre une dernière question. L'un des défis de l'épidémiologie de l'obésité est qu'il est difficile de recruter des témoins parmi le grand public sans biais. Pouvez-vous suggérer des types, des conseils ou des pistes à ce sujet ? Eh bien, vous ne pouvez pas vraiment changer les individus, leurs opinions et leurs points de vue, c'est donc le premier point, maisil est très difficile d'éviter les biais, disons-le ainsi. Cependant, si vous effectuez un échantillonnage aléatoire stratifié, vous choisirez un individu non pas en fonction de ses caractéristiques cliniques, c'est-à-dire s'il est obèse ou s'il souffre d'une autre maladie, mais plutôt en fonction d'autres critères de stratification tels que l'âge, le sexe, les conditions de vie ou peut-être la profession, puis vous les étudierez de manière égale. Il est alors plus facile d'éliminer les réponses, car si vous dites que vousje vais m'installer dans une clinique spécialisée dans l'obésité ou dans une autre maladie courante, le biais sera beaucoup plus important. Essayez donc d'équilibrer votre population échantillonnée en vous assurant que ce que vous recherchez n'est pas le type de clé.

Nous avons donc des antécédents différents, mais aussi des antécédents métaboliques différents. Vous essayez donc de comparer la réponse d'une personne ayant un IMC élevé ou un tour de taille important à celle d'une personne qui n'en a pas. Est-ce similaire ou non ? Si c'est similaire, alors ce n'est peut-être pas leur dépôt plus élevé qui affecte ce dont ils se souviennent ou ce que vous recherchez, plutôt que d'avoir une idée concrète de tous les individus déjà prêts que vousleur demandez à la place parce qu'ils ont une maladie particulière qui va évidemment biaiser le résultat, donc cela reviendrait à essayer de niveler le terrain, mais encore une fois, il y a toujours certaines limites, nous ne pouvons pas vraiment contrôler la façon dont les individus et leurs réponses pourraient dire « d'accord, cela fait l'objet d'une étude métabolique, donc je pense qu'elle veut entendre cela de ma part, x, y et z ».

Merci beaucoup, Dr Sara. Je voudrais rappeler à tous les participants de remplir les formulaires de commentaires qui apparaissent après le webinaire et souligner que vos commentaires sont très importants pour nous afin de nous aider à améliorer les futurs webinaires. Merci de nous faire part de vos commentaires. Au nom de tous les participants, je voudrais encore une fois remercier le Dr Sara d'avoir pris le temps d'être parmi nous. Tous les participants sont également invités à se joindre à nos prochains webinaires mensuels. N'hésitez pas à partager les liens pour inviter tous vos amis et autres scientifiques qui souhaitent rejoindre l'ECN. Je tiens à rappeler que l'ECN est gratuit, alors rejoignez-nous et restez informés sur le sujet de l'obésité de manière professionnelle. Merci beaucoup Lisa, souhaitez-vous ajouter quelque chose ? C'était parfait, merci à tous d'avoir participé et merci beaucoup Sara de vous être jointe à nous. Merci beaucoup. Merci à tous. Au revoir, à bientôt, merci.